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🔥 内容介绍
一、复现研究概述
本次复现严格对齐《基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH估计方法》核心技术路线，基于Python+PyTorch深度学习框架，搭建TCN-Transformer-BiLSTM多模块融合锂电池健康状态（SOH）估计模型，同时完整复现SCT-LR半监督学习框架与K近邻伪标签噪声抑制策略。研究从NASA公开锂电池充放电全生命周期数据中提取20维高级健康因子，覆盖放电容量、库仑效率、IC差分容量曲线特征等多维度趋势信息，在少量有标签样本+大量无标签样本的半监督场景下完成模型训练，最终在测试集上实现R²约0.95、RMSE低于1.5%的SOH估计精度。整套代码模块化程度高、核心逻辑配套详细中文注释，可直接应用于电池健康管理、剩余寿命预测、半监督时序信号处理等方向的仿真验证与二次开发，完全适配你此前长期积累的信号处理、深度学习架构复现的技术体系。
二、数据集与健康因子工程
采用NASA锂电池公开数据集的B0005、B0006、B0007、B0018四组电池全生命周期充放电数据，完成全流程特征工程：
原始数据预处理：剔除充放电过程中的异常跳变点，采用滑动窗口滤波平滑电压、电流、温度时序曲线，修复传感器采集带来的局部噪声；
20维高级健康因子提取：
基础时序特征：放电初始电压、放电终止电压、平均放电温度、库仑效率、单周期放电容量等基础趋势特征；
IC曲线特征：差分容量dQ/dV的峰值位置、峰值电压、峰下积分面积、曲线半高宽等微分特征，捕捉电池内部电化学退化的细微变化；
统计退化特征：相邻周期的容量衰减差、温度上升速率、内阻增量等跨周期趋势特征；
数据集划分：将少量带真实SOH标签的样本划分为有标签集，其余大部分样本作为无标签集，按7:2:1的比例随机划分训练集、验证集、测试集，所有特征完成Z-Score标准化处理，消除不同量纲对模型训练的影响。
三、TCN-Transformer-BiLSTM融合模型构建
模型采用“多尺度局部特征提取-全局时序依赖建模-双向时序语义增强”的三层级融合架构，充分挖掘SOH退化序列的多维度特征：
TCN多尺度时间卷积模块：采用不同膨胀率的因果卷积并行提取多尺度局部退化特征，通过残差连接避免深层网络梯度消失，有效捕捉SOH短周期内的局部波动趋势，同时解决传统CNN无法处理时序因果性的问题；
Transformer时序注意力模块：引入多头自注意力机制，对长周期退化序列的全局依赖关系进行加权建模，自动学习不同老化阶段健康因子的重要性权重，捕捉长间隔周期之间的长期退化关联；
BiLSTM双向长短期记忆模块：从正向、反向两个方向遍历时序特征序列，同时利用历史时刻与未来时刻的退化信息，进一步增强时序特征的语义表达能力，最终通过全连接层映射输出SOH估计值。
四、SCT-LR半监督学习与K近邻噪声抑制策略
完整复现目标文献的半监督学习框架，解决工业场景下电池真实SOH标签稀缺的痛点：
半监督伪标签生成机制：先用少量有标签样本训练初始基准模型，对大量无标签样本进行前向推理生成初始伪标签，将伪标签样本按置信度排序加入训练集，实现用少量标注数据驱动大规模模型训练；
K近邻伪标签噪声抑制策略：针对伪标签中存在的噪声样本，在特征空间中查找每个伪标签样本的K个近邻样本，通过近邻样本的标签加权平均对伪标签进行校正，剔除偏离整体退化趋势的异常伪标签，避免噪声样本误导模型训练；
损失函数设计：总损失由有标签样本的监督损失、高置信度伪标签样本的半监督损失两部分加权组成，训练过程中动态调整半监督损失的权重，逐步提升伪标签样本对模型的贡献度，保证训练过程稳定收敛。
⛳️ 运行结果
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